Retrieval-Augmented Generation Experten in Österreich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die RAG-Pipelines entwerfen, Vektor-Datenbanken und Suche verbinden und Prompts für belastbare Antworten optimieren. Erhalten Sie schnell geprüfte, verfügbare Spezialisten für sichere Dokumentsuche, Chatbots und Wissensassistenten.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Manuel P.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Daniel S.
Letzte Position:
KI-Automatisierung E-Commerce bei Looops
- KI-Automatisierungs-Roadmap für ein D2C/B2B-E-Commerce-Unternehmen.
- Customer-Service-Bot mit RAG über Support-Tickets und Produktdaten, OCR-Pipeline für Eingangsrechnungen mit Writeback in Business Central, Lead-Gen- und Posting-Automation.
- Deterministische n8n-Workflows mit EU-gehosteten Modellen.
- n8n, RAG / Mistral, Qwen/BGE Embeddings / Business Central API, HubSpot, Shopify / Scaleway, S3 / Claude Code, OpenCode.
Roman M.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei FSM Rechtsanwälte
- Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
- Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
- Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Wolfgang F.
Letzte Position:
Trainer für den KI Führerschein bei KI-Trainer WIFI Wien
Slavi S.
Letzte Position:
Leiter KI-Bereitstellung bei REEVO Tech
- Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
- Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
- Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
- Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
- Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
- Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse
Martin H.
Letzte Position:
Softwareentwicklung & IT-Beratung bei Selbstständig
Tech-Stack: Flutter/Dart, Unity3D, React, NextJS, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, SASS, SCSS, Tailwind, Bootstrap, Ollama, llama.cpp, LangChain, MCP, RAG, n8n, Node-Red, PlatformIO, Arduino, ESP, C, C++, Python/Django, NodeJS, C#, .NET, PostgreSQL, MySQL, MS-SQL, MongoDB, AWS, Azure, GCP, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, Ansible, Terraform, Docker, Postman, REST, WebSocket, Figma, Penpot, Adobe Illustrator, Adobe InDesign, VS Code, Android Studio, Visual Studio, Unity3D, Jira, Confluence, Traefik, Rclone, Authentik, pfSense, Cloudflare, Proxmox, MQTT
Frühere Projekte:
n8n-Automatisierung, die eingehende E-Mails aus einem Office-Postfach ausliest und an die zuständigen Personen weiterleitet
FastMCP 2-Server, der interne Dienste über eine REST-API einem LLM bereitstellt
Terraform-Migration der Cloud-Infrastruktur mit Azure-VMs, Netzwerk, Blob, Storage und cloud-init
Azure Pipelines für automatisierte Tests, Deployments und Artefakt-Management
Integration von Terraform, Ansible und Cloudflare Tunnel mit Docker-Container-Provisionierung und Backups
GitHub Actions CI/CD für Flutter-App-Builds, Tests, automatisierte Screenshots und App-Store-Deployment
Flutter-App mit SSO, lokaler Datenbank, Backend-Integration und BLE-Synchronisation
GCP-Setup mit Cloud DNS, App Engine und Cloud SQL
AWS-Umgebung mit EC2, S3, Route 53 und ECS
Durchführung von Workshops zu Docker, Git, Terraform, Ansible, Cloudflare, DevOps und modernen Software-Entwicklungspraktiken
Backend-Entwicklung mit Python Django REST Framework, PostgreSQL und MQTT
SSO-Identity-Provider mit OIDC, OAuth, LDAP, Cloudflare Tunnels und Authentik
Christian M.
Letzte Position:
Senior Feature Engineer - Banking bei start.me app e.U.
- Anforderungsmanagement & Business-Analyse
- Architekturverantwortung für Kernbank-Erweiterungen
- Schnittstellenmodellierung für Drittsysteme (TiGital, ESA, ÖNB)
- AML-, KYC- & ZV-Reporting
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Retrieval-Augmented Generation Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Bildung (56%)
- Gesundheitswesen (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Einzelhandel (56%)
- Lebensmittel und Getränke (44%)
- Transport und Logistik (44%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was RAG macht
Retrieval-Augmented Generation, oft RAG genannt, verbindet ein Sprachmodell vor der Antwort mit externem Wissen. Statt sich nur auf das Gedächtnis des Modells zu verlassen, werden passende Passagen aus Dokumenten, Wikis, Tickets oder Datenbanken abgerufen und für die Antwort genutzt. Das ist nützlich für Support-Assistenten, interne Suche und wissensintensive Produkte.
Kernkomponenten
Ein gutes Setup kombiniert meist Suche, Embeddings, Reranking und Prompt-Design.
- Dokumentenaufnahme und Chunking
- Vektor-Datenbank oder hybride Suche
- Prüfungen der Abrufqualität und Reranking
- Prompt-Vorlagen mit Zitaten
- Bewertung für belastbare Antworten
Wo es passt
Unternehmen holen RAG-Spezialisten dazu, wenn sie genaue Antworten auf privaten Inhalten brauchen. Typische Anwendungsfälle sind Policy-Assistenten, die Suche in Produktdokumentationen, Sales-Enablement-Tools und Copilots für die Fallbearbeitung. In Österreich ist das oft wichtig für Firmen, die in regulierten, mehrsprachigen oder dokumentenlastigen Umgebungen arbeiten, in denen ein normaler Chat nicht ausreicht.
Was gute Spezialisten wissen
Gute Fachleute verstehen sowohl Information Retrieval als auch das Verhalten von LLMs. Sie wissen, wie man Halluzinationen reduziert, Kontextfenster im Griff behält und zwischen Chunking-Strategien, Metadatenfiltern und hybrider Suche wählt. Außerdem denken sie über die Aktualität der Quellen, Zugriffskontrolle und darüber nach, wie Nutzer eine Antwort prüfen oder nachvollziehen können.
Typische Anzeichen für ein Projekt
- Antworten sind ungenau oder nicht belegt
- Interne Dokumente sind schwer zu durchsuchen
- Das Modell findet nicht die richtige Quelle
- Zitate oder Nachvollziehbarkeit werden benötigt
- Inhalte ändern sich oft und müssen aktuell bleiben
Umsetzung und Zusammenarbeit
RAG-Arbeit beginnt oft mit einem Proof of Concept und geht dann in die Absicherung für den produktiven Einsatz über. Teams brauchen dabei manchmal Hilfe bei Datenpipelines, Evaluationsdatensätzen, Latenz und Fallback-Verhalten, wenn die Suche nichts Nützliches findet. In Österreich ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, aber persönliche Termine können helfen, wenn Teams Zugriffsprüfungen, Fachworkshops oder Input von lokalen Fachexperten brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Retrieval-Augmented Generation.
Retrieval-Augmented Generation wird genutzt, wenn ein Modell aus Unternehmensinhalten antworten soll statt aus allgemeinen Trainingsdaten zu raten. Es passt für interne Suche, Support-Assistenten, Policy-Q&A, Produkthilfe und Wissens-Tools, die aktuelle oder private Informationen brauchen. Das Hauptziel sind belastbare Antworten mit einem klaren Quellenpfad.
RAG ruft relevante Informationen zum Zeitpunkt der Anfrage ab, während Fine-Tuning das Verhalten des Modells durch Training verändert. Ein einfacher Chatbot kann flüssig klingen, aber unternehmensspezifische Fakten übersehen, und Fine-Tuning allein löst weder Aktualität noch Quellensuche. RAG ist meist die bessere Wahl, wenn sich Inhalte oft ändern oder zitiert werden müssen.
Ein starker Retrieval-Augmented Generation-Spezialist kennt sich meist mit Embeddings, Vektorsuche, Prompt-Design und Bewertung aus. Erfahrung mit Python, APIs, Dokumentenpipelines und Zugriffskontrolle hilft ebenfalls sehr. Für größere Systeme sind auch Suchranking, Observability und grundlegende Data-Engineering-Kenntnisse wichtig.
Retrieval-Augmented Generation-Expertise ist wichtig, wenn die Antwort nachvollziehbar sein muss, die Quellensammlung groß ist oder die Abrufqualität das Vertrauen der Nutzer beeinflusst. Das gilt auch, wenn das System hybride Suche, mehrsprachige Inhalte oder strikte Dokumentberechtigungen braucht. In solchen Fällen werden kleine Designfehler in der Produktion schnell sichtbar.
RAG-Projekte eignen sich oft gut für Remote-Arbeit, weil die meisten Aufgaben in Code, Suchkonfiguration und Bewertung liegen. Vor-Ort-Termine können am Anfang trotzdem helfen, besonders für Workshops mit Fachexperten, Sicherheitsprüfungen oder den Zugriff auf sensible Inhalte. Viele österreichische Teams arbeiten in einem Mischmodell.
Rund um Retrieval-Augmented Generation arbeiten Spezialisten oft mit Vektor-Datenbanken, Volltextsuche, Dokumentenspeichern und LLM-APIs. Dazu kommen manchmal Reranker, OCR für gescannte Dateien und Tools zur Bewertung der Antwortqualität. Der genaue Stack hängt davon ab, ob der Fokus auf Chat, Suche oder internem Wissenszugang liegt.
Achten Sie auf jemanden, der über die Qualität der Suche spricht und nicht nur über Prompt-Writing. Ein starker Retrieval-Augmented Generation-Freelancer kann Chunking-Entscheidungen, Zitatverhalten, Fehlerszenarien und die Testung belastbarer Antworten erklären. Gute Zeichen sind konkrete Beispiele, messbare Bewertungsmethoden und ein klarer Blick auf Sicherheit und Aktualität.
Freelancer, die an RAG arbeiten, sollten mit unordentlichen Quelldaten, wechselnden Anforderungen und enger Zusammenarbeit mit Fachexperten rechnen. Die Arbeit ist oft teils Suche, teils Anwendungsdesign und teils Bewertung. Die besten Projekte lassen Raum, um Abruf, Antwortqualität und Nutzerfeedback mit der Zeit zu verbessern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 818 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (44%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Bildung (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
